脑肿瘤浸润性胶质母细胞瘤细胞中代谢MR-PET与组织糖酵解测量的生物学关联

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06059690

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：多形性胶质母细胞瘤、糖酵解指数、表皮生长因子受体。作为标准治疗的一部分，计划接受多形性胶质母细胞瘤（GBM）切除术的患者将被邀请参与本研究。所有患者将采用标准临床成像技术进行FDG-PET扫描，同时接受标准脑部MRI以及最多约15分钟的研究性MR成像序列，以便计算“糖酵解指数”作为实验性GBM成像生物标志物。在pH测量之后，患者将按临床护理计划进行临床活检/肿瘤切除术。临床过程中切除的组织样本将被获取，并使用免疫组织化学技术进行处理，以进行进一步评估，包括RNA测序和生物能量学分析。

本研究将探讨的核心假设是：通过RNA表达、蛋白质表达及生物能量学分析，能够可靠地检测出经活检获取的、处于高糖酵解水平的肿瘤组织，这一检测结果与组织pH值的直接测量相关联，并且与结合18F-FDG PET、胺CEST-SAGE-EPI、灌注MRI及扩散MRI所构建的“糖酵解指数”强烈相关。此外，研究者还将探究由该成像模式识别出的代谢差异是否能识别出浸润性非强化肿瘤细胞。FDG：18F-2-氟-2-脱氧-D-葡萄糖氟脱氧葡萄糖；CEST：化学交换饱和转移；SAGE：自旋与梯度回波；EPI：回波平面成像；IHC：免疫组织化学；rCBF：局部脑血流量；rCBV：相对脑血容量；DSC：动态磁敏感对比；ADC：表观扩散系数；MCT：单羧酸转运蛋白。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。